引言

本文內容正式開始之前，先插播一則新聞。Watson Analytics的新版本v2已經正式發布上線了。大家可以通過本文最后的試用鏈接進行注冊試用。值得注意的是，新版本除了和以前一樣提供免費版試用之外，還提供了專業版的30天試用許可。Watson Analytics專業版允許接入更多種類的數據源，處理更大量的數據，使用更大的存儲空間，還可以連接社交媒體數據等等。歡迎有興趣的朋友來嘗鮮。

上期文章《如何使用Watson Analytics獲取更優質的數據》告訴大家，Watson Analytics可以自動獲取數據，并對數據質量評分，便于用戶輕松評估數據質量，并進行數據優化。本期文章我們會介紹，如何利用這些經過優化的數據，更快速、自動化地進行數據探索，以便更敏捷的獲取業務價值。

數據探索到業務洞察

Watson Analytics是一款基于云平臺的自動化智能數據探索工具，它可以快速開啟您的數據探索之旅。它的智能自動化分析能力能夠助您加速獲得您關注的業務問題的答案。它還可以幫您以故事的形式將分析洞察呈獻出來。較之業界以往其它的分析工具，都需要通過手工數據加工、處理來獲得分析洞察的方法，您現在可以完全將注意力放在業務理解及與同伴有效協作、溝通之上，數據加工、圖形展示、可視化呈獻的事情完全交給Watson Analytics來做就好。甚至，您只需要以自然語言的方式簡單輸入您的業務問題，Watson Analytics就會立即以可視化的綜合分析結果來闡述業務問題的答案了。當然，您還可以在這些頁面上進行交互操作，調整您的分析展現，獲得最終的業務問題分析結論。

• Watson Analytics可以自動分析您的數據，并以提問的方式供用戶選擇。
• 您可以使用自然語言提出您關于數據的問題。
• 您可以基于已有的分析結果進行深入探索，挖掘更多的業務洞察。

示例體驗

下面我們通過一個實際的例子體會Watson Analytics的數據探索能力。

1. 登錄Watson Analytics（您可以通過本文最后章節的試用鏈接注冊，并得到免費試用版本）。

2. 加載數據。

這次我們還是選擇上期文章使用的數據集American Time Use Survey data set。這是來自美國勞工部的關于美國勞工時間使用統計的一個數據集。

如下圖所示，紅框中的圖標即是已經加載的數據。我們可以看到系統對這個數據集的綜合評分為62分。

3. 創建數據探索。

單擊上圖紅框中的數據集，可以看到：

您可以看到下方的紅框內，系統自動分析出一些分析結果供用戶參考。比如按年度分析不同種類工時的發展趨勢，按年份、工作狀態的分析勞工小孩的個數、年齡范圍的決定因素等等。這些業務問題在您提問之前就已經由Watson Analytics準備好并放在您眼前了。

您可以通過點擊您關心的業務問題，以全屏方式展現分析結果。例如我們點擊第二個業務主題“按年和雇員的雇傭狀態分析小孩的個數”。如下圖所示。

上圖紅色方框內的條件都是可以修改的，便于分析人員根據自己的分析思路探索問題的答案。從上圖我們可以觀察到無業人員擁有小孩的個數要多于在職人員。

現在，我們還可以對這個分析圖形進行調整，比如我把統計日期限定在2012年，只需要將下方的數據里的Year字段對2012過濾即可。然后我們將雇員狀態修改為年齡段（Age Range），則可以得到下圖。

顯然，我們發現，美國人在20歲之前及30~39之前的小孩子是最多的，特別是20歲之前。看來美國人還真是生小孩比較早。

同時，Watson Analytics還提供了自然語言輸入對話框，以幫助您向數據提問。簡單輸入一個問題就會生成一系列分析圖表供您選擇。如下圖所示，我首先單擊圖中的“+”號新建了一個數據探索頁面，并在對話輸入框內輸入：How do the values of Children compare by Age？則可以得到下面的柱狀圖形。由下圖可知，美國人在15、6歲時擁有的小孩數量最多，平均約有2個小孩。看來美國人早婚早育的情況比較常見。

為了便于業務人員更加靈活的進行數據探索，Watson Analytics除了提供推薦的可視化圖形之外，還提供了多種可視化圖形供用戶選擇，包括比較流行的氣泡圖、樹圖、標簽云、決策樹、刻度盤、熱圖、地圖、網絡圖、螺旋圖等等。

并且對每種可視化圖形，系統也提供了更為精細的圖形選項供用戶定制。

待分析頁面設計完成后，單擊頁面右上角的分享圖標，就可以通過下圖中的幾種方式將分析頁面共享給其它同伴了。您可以通過電子郵件、下載、Tweet、鏈接等方式進行結果的分享。

您也可以將您的分析頁面保存到云端，以備下次分析察看使用。

看過我們上期文章的朋友，一定記得如何對數據進行優化。其實我們在這個新版本里，在數據探索的同一頁面內，也可以進行數據優化操作了。如下圖所示。

結束語

心動不如行動！現在就來體驗一下Watson Analytics的魅力吧：

via:華南IBM大數據支持團隊